class BayesianQualityInspector:
    def __init__(self, prior_defect_rate=0.05):
        self.defect_rate = prior_defect_rate  # 初始缺陷率估计5%
    
    def update_belief(self, new_sample_size, defect_count):
        """
        根据新样本更新缺陷率估计
        """
        # 计算观察到的缺陷率
        observed_rate = defect_count / new_sample_size
        
        # 贝叶斯更新（简化版本）
        # 使用加权平均，样本量越大权重越高
        total_weight = 10 + new_sample_size  # 初始权重10 + 新样本数
        self.defect_rate = (10 * self.defect_rate + new_sample_size * observed_rate) / total_weight
        
        return self.defect_rate

# 使用示例
inspector = BayesianQualityInspector()
print(f"初始缺陷率估计: {inspector.defect_rate:.2%}")

# 第一批检验：100个产品中发现8个缺陷
new_rate = inspector.update_belief(100, 8)
print(f"第一批检验后缺陷率: {new_rate:.2%}")

# 第二批检验：200个产品中发现15个缺陷
new_rate = inspector.update_belief(200, 15)
print(f"第二批检验后缺陷率: {new_rate:.2%}")